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Column

Description de la base :

Longley est une base de données macroéconomique qui fournit un exemple bien connu de régression hautement colinéaire. Elle contient 7 variables économiques observées de 1947 jusqu’à 1962.

Quelques statistiques discreptives sur la variable “nombre des chômeurs” :

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  187.0   234.8   314.4   319.3   384.2   480.6 
[1] 319.3313
[1] 8732.234
[1] 93.44642

Test skewness

[1] 0.1435284

“la valeur trouvée est positive donc la distribution est unimodale étalée à droite :l’asymetrie à gauche”

Test Kurtosis

[1] -1.29957

“la distibution est plus applati que la loi normale de mm parametre”

IQ Variable

[1] 149.425

Shapiro test


    Shapiro-Wilk normality test

data:  longley$Unemployed
W = 0.94972, p-value = 0.4853

“la valeur trouvée > 0.05 donc cette variable suit la loi normale”

colmn

boxplot

histogramme

nuage des points

comparaison avec la loi normale

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colmn

statistiques descriptives bivariées : nombre des chômeurs et PNB

[1] 0.6042609

Coorélation entre le PNB et le nombre des chômeurs :

Remarque :

==> Les points sont dispercées , le nuage n’est pas linéaire donc il y’a pas de corrélation entre le PNB et le nombre de chômeurs .

Travail à réaliser par la suite :

  • Faire une ACP sur ma base de données.

  • Construire le graphique des valeurs propres.

  • Construire le cercle de corrélations.

  • Projeter les observations dans le premier plan factoriel.

colmn

1) ACP sur ma base de données

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colmn

2) Construire le graphique des valeurs propres.

3) Le cercle de corrélation

colmn

4) matrice de corrélation

5) carte des individues